制以完成诸如服务发现、流量控制、重试熔断、安全访问等，而这相关的网络控制功能就是集成在Dapr的Sidecar中，以对应用透明的方式集成进来的。整体的服务调用流程如下图所示： PS：如果对Istio熟悉的同学需要注意，二者虽然都是通过Sidecar的模式进行网络控制，但二者是有有区别的。Dapr是以API的方式，而Istio是以代理的方式（不改变HTTP请求URI)。 2. State management（状态管理） 在进行微服务开发时，绕不开的话题就是服务间的状态共享、并发一致性问题。对于状态共享，你可能会说，各个服务连接到同一个Redis实例就OK了。是，但不得不考虑潜在的更新冲突的问题。Dapr 以更友好的HTTP API的方式进行状态的存储和读取，同时支持通过ETags进行并发控制...阅读全文
退出的时间进行排序优先删除退出时间最久的，MaxPerPodContainer 在上文已经提过，表示一个 pod 最多可以保存多少个已经停止的容器，默认为1，可以使用 --maximum-dead-containers-per-container 在启动时指定；4、若 kubelet 启动时指定了 --maximum-dead-containers（默认为 -1 即不限制），即需要为 node 保留退出的容器数，若 node 上保留已经停止的容器数超过 --maximum-dead-containers，首先计算需要为每个 pod 保留多少个已退出的容器保证其总数不超过 --maximum-dead-containers 的值，若计算结果小于 1 则取 1，即至少保留一个，然后删除每个...阅读全文
现过于复杂，所以 go 语言团队在最新1.15版本还没有着手实现。目前根据相关资料，考虑influxdb运行时会占用大规模内存，建议通过如下方式启动influxdb:numactl --interleave=all /usr/bin/influxd -config /usr/bin/influxdb.conf6.读取端优化从系统角度，应该同时关注influxdb写入和读取两个维度。写入端应从具体业务场景，提前划分好写入的tags及fields，从而避免产生大量的series导致内存膨胀过快。而读取端，应明确查询时间范围，命中更少的分片数据，来防止加载大量的无用查询结果而导致程序OOM。走查了读取端相关influxdb查询语句，发现几处类似如下消耗内存及性能的语句:#表描述 - 表名...阅读全文
